商品管理分析解决方案

大消费 帆软·大消费 零售商品管理解决方案 ©帆软数据应用研究院大消费事业部 01 公司介绍 02 目录 CONTENTS 公司、组织、行业 零售商品管理现状 品类管理、商品结构划分、选品方法论 03 商品管理解决方案 04 品类规划、CNU优化、SKU管理 价值总结 战略承接、需求满足、管理闭环 大消费 01 公司介绍 帆软服务网点覆盖全国为您提供一站式服务，快速响应需求 帆软软件有限公司（以下简称“帆软”）成立于2006年，是中国专业的大数据BI和分析平台提供商，专注商业智能和数据分析领域，致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案。 国内外机构16处 总部：无锡 研发中心：南京 西安 成都武汉 沈阳 北京 济南安养 东京 无锡总部 南京上海 杭州 新竹 分支机构：上海、北京、杭州、成都、沈阳、济南、武汉、深圳 深圳、西安、香港、新竹、安养、东京、曼谷、新加坡香港 曼谷 组织规模超1800人 员工总数超1800人，国内BI领域人员规模第一 新加坡 帆软零售商品管理解决方案第4页 2006 注册成立帆软软件开始公司化运营 推出FineReportV3.0 2012 FineReport成为报表软件领导品牌,帆软成长进入快车道 2013 发布FineBIV1.0 掀起国内自助式BI浪潮 2015 销售额破亿,将国内商业智能产业,带到新的起点,发布国内首款表单类应用搭建平台——简道云 2020 年销售突破8.4亿依旧保持强劲增长 2021 年销售突破 11.4亿 国内BI唯一破十亿厂商 2022 国内首个 全栈信创产品发布完全自主可控 帆软零售商品管理解决方案第5页 2021年商业智能软件市场厂商份额 11.4亿元 ForbesIDCGartnerCCID 17.50% 帆软其他厂商 *数据来源：IDC中国，2022 专项解决方案 解决方案 •智慧党建解决方案 •财务分析解决方案 •资产管理解决方案 •国资监管解决方案 • • • • 行政人事解决方案三重一大解决方案集团管控解决方案 …… FineEPM智能财务 目标用户：智能财务需求的企业管理者 核心功能：全面预算、合并报表、分析&核算、阿米巴经营核心价值：打通预算-核算-分析-改善的管理闭环 行业解决方案 • • • • 金融：银行工作台消费：电商参谋时尚：飞帆云店 零售：门店管理助手 • • • • 医药：SFE商业分析仪表盘制造：精益生产管理平台住宅：货值数字化管控 …… 商业智能 企业级报表平台 目标用户：中大型企业IT人员、软件公司、集成商核心功能：复杂报表、数据填报、仪表板、移动应用、数字孪生、三维可视化 核心价值：固定式报表展示 FVS大屏可视化 核心功能：零代码拖拽式开发、多分页和动画设计、三维城市、3D场景核心价值：用便捷专业的产品化方式满足参观、监控、汇报的大屏需求 自助式BI 目标用户：中大型企业业务人员、数据分析师核心功能：故事仪表板、自助数据集 核心价值：问题导向自助分析 SaaSBI 目标用户：中小型企业全员 核心功能：分析表、仪表板、故事板、多数据源 核心价值：简单高效、分析透明 数据需求管理工具 目标用户：业务人员、IT人员 核心功能：需求反馈、需求管理、指标管理核心价值：降低沟通成本、提高协作效率 低代码平台零代码aPaaS平台目标用户：企业全员 应用场景：业务管理应用搭建 核心功能：流程搭建、表单、仪表盘、数据工厂 核心价值：零代码自助快速搭建应用，完成数据采集流程部署方式：公有云/私有云 数据编织 平台 核心功能：实时数据同步、ETL和ELT数据开发、简道云下云联合分析产品定位：低代码/高时效的企业级一站式数据集成平台核心价值：“快速、高效、易用”的特点让数据编织更加简单 35924518669151 大消费合作客户1200+ 鞋服快消 商贸零售电商 化妆品 餐饮 大消费 02 零售商品管理现状 为了在当今的竞争环境中立于不败之地，以消费者为中心的理念对任何零售企业都是至关重要的 业务转型的程度 •2000/10年代：在零售领域开 始广泛地应用先进技术（ERP系统、CRM系统、SAP系统等） •近些年：以获取不同集成数据点的数据洞察为标志的数字化革新，如POS、客户、促销、门店、市场和供应商数据等。 •半自动化的商品数据分析 （BI+外部数据） 如今的消费者，有更丰富的商品选择，更敏感的价格，更广泛的信息来源，对商品和品牌更少的忠诚度 ！ 以消费者为中心的品类管理 •1980/90年代：零售商为消费者策划、挑选并定价每一件产品 •单品之间是独立考虑的 •忽视商品之间复杂的相互依赖因素 •失败的系统实施，让业务人员淹没在报表的海洋中，数据无法真正发挥分析的价值 信息化的品类管理 数字化的品类管理 （当前主要阶段） •品类规划&采购经理必须更有批判性和创 造性，在决策过程中包更需要关注消费者的购买偏好 •遵循以消费者为中心，对消费者行为的即时洞察，实时优化选品，为商品管理源源不断地注入动力 •利用智能化的分析手段，并集成到可简化的业务流程中 传统手工的品类管理 时间/年代 1 传统 2先进 3前沿 4新零售 通过数据驱动策略，成功定位消费者，实现以消费者为中心的智能选品 特征 •商品规划和市场部门的共同决策 •基于“典型消费者行为”直观地推导出一般消费者细分的购买活动 •通过会员折扣积分留住消费者 •基于消费者历史的购买行为，深化以消费者为中心的理念，分析品类数据 •针对不同消费群体及其行为洞察，进行商品规划的决策 •将预测算法集成到在商品规划和营销活动•基于广泛的物联网数据，全面 •基于消费者的历史和预测的未来购买行为，洞悉消费者需求 对单个消费者进行一对一的目标定位•基于全局动态优化的机器学习/ •升级版的忠诚会员服务，例如Plus会员人工智能技术驱动的优化选品 •关注品类汇总的关键业绩指标（如，•以客户关系管理为重点的营销活动 •公司范围内，制定以客户为中心跨部门的•跨平台多接触点的实时识别消 销售同比，销售增幅，库存周转率）•忠诚的会员制计划 •关注销售和利润业绩的同时，整合消费 者的维度，制定综合的关键绩效指标 关键绩效指标 费者个体偏好的预测 技术 消费者洞察 优化选品 物联网 实时动态预测 消费者洞察 优化选品 物联网 实时动态预测 消费者洞察 优化选品 物联网 实时动态预测 消费者洞察 优化选品 物联网 实时动态预测 诊断项目项目内容简介业务现状分析优化方向 品类规划 商品结构划分 门店陈列管理 选品与商品目录 IT支持 商品主数据 •品类数据仅用于商规部，未向其他需求部门共享 •商品规划不分总部和地区，根据商品池 的需求与历史商品数据做做规划 1、业态组合与资源集约的整合运营能力 •品类决策数据在相关部门（如供应链、财务）的共享程度与数据应用程度存在提升空间 2、资源共享与规则定制的平台运营能力 •商品池规划到集团维度，未根据区域+门店特性进行结构区分 •商品的销售、毛利贡献无法准确定位 •商品池规划是采购负责，无制式化的选品逻辑 •商品结构管理规则不一致，采购、财务、供应链的角度综合考虑，无法形成规模效应 •门店的货架排列与商品陈列依赖人工进行检查，排列布局软件仅有部分功能，无法支持陈列全线上管理 •门店货架管理秩序、利用率低，管理手段初级且与工具存在提升空间，排列布局软件的功能有待升级 •无法获取门店现场的商品缺货信息 •选品规则未固化在系统中且理解因人而异 •针对市场新品、爆品以及线下门店消费者购买缺货商品，缺乏及时的商品推荐信息源 •选品规则有待固化 •商品标签不全面且未向相关环节共享 •需提高规范标签信息、提高供应链、门店等相关组织的标签获取与应用程度 •数据结构与权限分配无法有效支撑业务决策 •部分商品主数据管理流程不统一且流程多 •部分商品主数据管理流程存在规范与精简的空间 •部分商品主数据的管理权责需更明确与统一 3、深度融合到技术赋能的智慧运营模式 4、从消费者触达到会员忠诚的高渗透能力 5、自上而下规划到标准化方案落地的高效管理能力 6、从计划到交付的端到端精准运营能力 7、从执行到分析的迭代优化能力 商品生命周期管理 两周内未进行新品评估并操作转1或转7的操作 通过 未通过 评估？ 通过 0-新商品 2-新商品试销 3-新品评估 满试销期？ 滞销品评估指标： •库存天数＞N（各品类N不同） •连续T天销量为0 滞销品的状态转变需经过多轮异常排除（库存、陈列、货架、包装、价格等），实施优化措施后仍处于滞销状态才能清仓 关键信息 是 1 未通过采购谈判 通过 未通过 5-暂时禁下单 （10天） 过季的季节性商品 是否暂1-正常商品 禁下单？ 2 当季的季节性商品 商品？ 判断 返季6-长期禁下单季节性 7-一次性切货 （R/P） 库存小于一天销量 1滞销 处于1/2/3/5/7状态的商品 状态编码说明：0-新商品 1-正常商品 2-新商品试销 3-新商品评估 5-暂时禁下单 6-长期禁下单 7-一次性切货 8-清仓商品 9-删除商品R-退回厂家P-降价出清 异常评其他 估？ 8-清仓商品 （R/P） 库存为0 9-删除商品 合理优化项 判定？ 可优化 2 优化措施 帆软零售商品管理解决方案第14页 流程中异常状态的处理流程 异常状态判定与优化流程 精简 负库存负毛利畅缺商品高库存状态异常(6/8) 处于1/2/3/5/7状态的商品 异常评估？ 滞销 滞销状态 核实库存？ 是 有陈列？ 是 状态编码说明：0-新商品 1-正常商品 2-新商品试销 3-新商品评估 5-暂时禁下单 6-长期禁下单 7-一次性切货 8-清仓商品 9-删除商品R-退回厂家P-降价出清 货架清洁？ 是 陈列方式？ 合理 包装卖相？ 合理 否否否 不合理不合理 核准库存 陈列商品 清洁货架 优化陈列 改良 9-删除商品 价格竞争力？ 无竞争力 协调采购价格 滞销 8-清仓商品 有 精简 同类型商过多 品？ 帆软零售商品管理解决方案第15页 数据 •减少分类/细分 •扩展分类/细分 应 •选品、汰换 用•陈列指导 •优化品类角色 品类角色 VPE=销售数量占比*销售权重+利润率*利润权重+周转率*周转率权重 •需从销量、利润、资产这三个维度选取多个指标 •为每个品类角色制定指标权重，权重可根据品类策略进行调整：如利润品类的VPE计算公式中利润指标权重更高，引流品类中销量指标权重更高 •每个指标都需要转化为规范化的销售值 •可用这个指标决定SKU、品类、组合的角色 •根据每个SKU（品类/组合）的各项VPE得分确定和优化其角色 品类角色：分类绩效战略权衡指标VPE •当前品类结构 数•销量、单位、利润、 据 ABC分类等 输•陈列数据 入•决策树 •商品属性 •消费者画像 •规范化销售数据 数•商品属性值 据•VPE分布 转•最佳增量排名 换•删减后的销售增量 •可转移需求 •前后销量、单位、 数利润 据•前后分类陈列输•最佳产品排序出•前后VPE分布 •前后分类 数据应用 •减少分类/细分 •扩展分类/细分 •选品、汰换 •陈列指导 •优化品类角色 品类优化 当前产品组合 品类管理关键指标：产品销售增量 减少后的 产品组合 由于产品1和产品2包含许多类似的属性，因此2元的销售额将从产品2转移（同产品3） 产品1 10¥ 12¥ 产品2 5¥ 0¥ 结论：如果删除产品2，对整体产品组合的影响是-1元。因此产品2中只有1元的整体销售额是增加这个商品会产生的 产品3 10¥ 12¥ 决策：产品2可被替换为可提供更高增量销售和更高利润率的产品 合计：25¥ 24¥ •当前品类结构 数•销量、单位、利润、 据 ABC分类等 输•陈列数据 入•决策树 •商品属性 •消费者画像 •规范化销售数据 数•商品属性值 据•VPE分布 转•最佳增量排名 换•删减后的